Identifie les lacunes dans les soins, améliore les résultats des patients et maximise les opportunités de revenus avec Arkangel AI.
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Relu par: Arkangel AI risk adjustment review team, Risk adjustment and coding content
Analyse de dossiers alimentée par l'IA sur tous les dossiers patients pour les conditions non signalées et les lacunes de codage
Découvre la puissance de l'ajustement du risque alimenté par l'IA avec notre programme d'essai complet:
Rationalise ton processus de Validation des Données d'Ajustement du Risque avec des workflows alimentés par l'IA
Les audits RADV vérifient que les codes diagnostiques soumis sont étayés par les dossiers médicaux. Pour se préparer, l'IA compare les réclamations à la documentation, signale les codes manquants ou non justifiés et oriente les exceptions vers les codeurs. Elle génère ensuite des résumés prêts pour l'audit, traçables quand CMS demande les dossiers.
L'IA valide les codes de diagnostic soumis par rapport aux dossiers médicaux, identifiant les écarts et les lacunes de documentation avant les audits.
Workflow rationalisé pour les exceptions et les opportunités manquées avec des éléments d'action prioritaires pour ton équipe de codage.
Résumés détaillés signalant les risques et les opportunités de revenus avec documentation prête pour l'audit.
Technologie de pointe soutenue par l'expertise clinique
L'IA lit 100 % des dossiers, pas un petit échantillon, et fait remonter les conditions cachées dans les notes, labos et médicaments que la revue manuelle manque. Des modèles cliniques donnent un rappel élevé avec preuves, s'intègrent à plus de 20 EHR et suivent l'impact RAF sans recruter de codeurs.
Taux de rappel et d'acceptation leaders de l'industrie alimentés par des modèles d'IA formés cliniquement.
Compatible avec plus de 20 systèmes EMR incluant Epic, Cerner, MEDITECH et plus.
Améliorations basées sur les données avec des métriques claires et une analyse des tendances.
Essaie notre plateforme sans engagement. Vois les résultats avant de décider.
Comment l'ajustement du risque alimenté par l'IA se compare au codage manuel en matière de capture, de rapidité et de défendabilité face aux audits.
La revue HCC manuelle n'échantillonne qu'une fraction des dossiers après facturation, donc des conditions documentées restent non codées et des revenus sont perdus. L'IA examine chaque dossier avant soumission, relie chaque code suggéré à des preuves et signale les codes non supportés—augmentant la capture RAF exacte tout en gardant une documentation défendable en cas d'audit CMS.
| Capacité | Arkangel AI | Revue HCC manuelle |
|---|---|---|
| Couverture des dossiers | Examine 100 % des dossiers avant facturation | Échantillonne une faible part, après facturation |
| Délai de traitement | Temps réel, avant soumission des réclamations | Semaines, après soumission |
| Précision du codage | Codes liés aux preuves, rappel élevé | Varie selon le codeur ; conditions manquées |
| Coût pour passer à l'échelle | Évolue sans effectif supplémentaire | Plus de dossiers signifie plus de codeurs |
| Préparation RADV | Documentation traçable, prête pour l'audit | Préparation manuelle quand CMS demande les dossiers |
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Vois comment l'intelligence des dossiers capture les HCC enfouis dans tes dossiers